Estou tentando implementar uma média móvel exponencial (EMA) em postgres, mas como eu verificar a documentação e pensar sobre isso, mais eu tento o mais confuso que eu sou. A fórmula para EMA (x) é: Parece ser perfeito para um agregador, mantendo o resultado do último elemento calculado é exatamente o que tem que ser feito aqui. No entanto, um agregador produz um único resultado (como reduzir, ou dobrar) e aqui precisamos de uma lista (uma coluna) de resultados (como mapa). Tenho verificado como os procedimentos e funções funcionam, mas AFAIK produzem uma única saída, não uma coluna. Eu tenho visto muitos procedimentos e funções, mas eu realmente não consigo descobrir como isso interage com a álgebra relacional, especialmente ao fazer algo assim, um EMA. Eu não tive sorte pesquisando o Internet até agora. Mas a definição para um EMA é bastante simples, espero que seja possível traduzir esta definição em algo que funciona no postgres e é simples e eficiente, porque passar para o NoSQL vai ser excessivo no meu contexto. Isto está calculando a agregação que produz o resultado em cada linha para cada sublista dos dados de entrada Porque parece que está usando o agregador até a linha n, retornando o resultado e indo para a linha 0 para calcular a agregação até a linha n1 mais uma vez. Existe alguma maneira de usar a acumulação ou alguma variável estática (como em C) para que isso tem que ser calculado uma vez Obrigado. Ndash Trylks Jan 20 12 at 11:59 Não, ele está usando o valor acumulado. Se você executar a consulta com o comando quotraise infoquot descomentado, você poderá ver que a função é chamada apenas uma vez para cada saída de linha. Postgresql fornece o valor de estado em cada linha (se houvesse um finalfunc definido, que seria chamado para transformar o estado em um valor de saída). Ndash araqnid Jan 20 12 at 12:04 ErwinBrandstetter: Eu revertei a maioria das mudanças - no caso do formato da primeira parte (âncora) da consulta, EMA (x1) pode ser claramente representado com uma única linha - este Corespnds para a única linha que o define na pergunta. No caso da parte recursiva da consulta, usei mn - 1 na condição join para indicar a equivalência da relação com EMA (xn - 1) na pergunta, mesmo que esta seja menos performante se o desempenho for um , O OP pode alterar a condição de junção para ser como sugerido. Ndash Mark Bannister Jan 16 12 em 9: 27Moving média em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendência é a média móvel (ou rolling). Uma média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas. A média móvel mostra uma curva mais suave do que os valores reais, mais ainda com um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências. Esta postagem no blog mostrará como calcular a média móvel em T-SQL. Diferentes métodos serão usados dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de alisamento (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As cotações de ações são a linha azul. A tendência a longo prazo é claramente visível. T-SQL Movendo Avergage 200 dias A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. No próximo exemplo vamos calcular uma média móvel para os últimos 20 dias. Dependendo da versão do SQL Server, haverá um método diferente para fazer o cálculo. E, como veremos mais adiante, as versões mais recentes do SQL Server têm funções que permitem um cálculo muito mais eficaz. SQL Server 2012 e posterior Moving Average Esta versão faz uso de uma função de janela agregada. O que há de novo no SQL 2012 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas que precedem a janela devem conter: Linhas precedentes é 19, porque incluiremos a linha atual também no cálculo. Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2012 é bastante simples. A figura abaixo demonstra o princípio windowing. A linha atual é marcada com amarelo. A janela é marcada com um fundo azul. A média móvel é simplesmente a média de QuoteClose nas linhas azuis: T-SQL Moving average window. Os resultados dos cálculos em versões mais antigas do SQL Server são os mesmos, para que eles não serão mostrados novamente. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versão faz uso de uma expressão de tabela comum. O CTE é auto referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada linha: Movendo Média antes do SQL Server 2005 A versão anterior a 2005 usará uma junção externa esquerda na mesma tabela para obter as últimas 20 linhas. Comparação de desempenho Se executamos os três métodos diferentes simultaneamente e verificamos o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos: Comparação de três Diferentes métodos para calcular a média móvel Como você pode ver, as melhorias na janela de função no SQL 2012 faz uma enorme diferença no desempenho. Uso Como mencionado no começo deste post, as médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar tendências. Uma abordagem comum é combinar médias móveis de diferentes comprimentos, a fim de detectar alterações nas tendências a curto, médio e longo prazo, respectivamente. De particular interesse são a passagem de linhas de tendência. Por exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência de longo ou médio, isso pode ser interpretado como um sinal de compra em análise técnica. E quando a tendência curta se move sob uma linha de tendência mais longa, isso pode ser interpretado como um sinal de venda. O gráfico abaixo mostra Cotações, Ma20, Ma50 e Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar e vender sinais. Este blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja os outros posts aqui. Postado por Tomas Lind A parte mais problemática de sua tarefa é o cálculo do produto agregado em puro SQL (como FYI: existem muitas funções agregadas padrão, como Sum (), Min (), Max (), etc. )). Uma solução possível descrita em: A função de produto agregado estende SQL (codeproject / Tips / 137564 / Aggregate-Product-function-extends-SQL) é baseada na equação matemática: que traduzida na seguinte instrução SQL: Você pode aplicar esta solução ao seu problema. Para calcular o avg em execução (em movimento), você pode criar a auto-associação da tabela de dados e aplicar o cálculo para todas as linhas anteriores à corrente. A implementação real dependerá do banco de dados específico que você está usando. Espero que isso possa ajudar. Expansão média móvel - EMA Carregando o player. Os EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usados para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preços percentuais (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Traders que empregam análise técnica encontrar médias móveis muito útil e perspicaz quando aplicado corretamente, mas criar havoc quando usado de forma inadequada ou são mal interpretados. Todas as médias móveis normalmente utilizadas na análise técnica são, pela sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, quando uma linha de indicadores de média móvel fez uma alteração para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida. Porque o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isto é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando a EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha de indicador EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência de queda. Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, à medida que a ação de preço de uma forte tendência de alta começar a se nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador se aplana ea taxa de mudança seja zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou mesmo alguns bares antes, a ação de preço já deve ter invertido. Por conseguinte, segue-se que a observação de uma diminuição consistente da taxa de variação da EMA poderia ser utilizada como um indicador que poderia contrariar o dilema causado pelo efeito retardado das médias móveis. Usos comuns do EMA EMAs são comumente usados em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade. Para os comerciantes que negociam intraday e mercados em rápido movimento, a EMA é mais aplicável. Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se uma EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intraday pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um gráfico intraday. Como calcular uma média móvel SQL sem uma atualização de cursor: Se você estiver trabalhando Com as versões mais recentes do SQL Server, você pode usar as funções de janelas para realizar a mesma coisa. Eu postei o código atualizado no final do post. Para este vídeo, eu ainda gosto do processo de pensamento de ancorar a uma data. Vídeo: média móvel de 3 dias em SQL Uma maneira eficiente de calcular uma média móvel em SQL usando alguns truques para definir âncoras de data. Há debates sobre a melhor maneira de fazer um SQL Moving Average no SQL Server. Algumas pessoas pensam que há momentos em que um cursor é mais eficiente. Outros acham que você pode fazer tudo de uma maneira baseada em set sem o cursor. No outro dia eu estava indo para calcular uma média móvel e meu primeiro pensamento foi usar um cursor. Eu fiz algumas pesquisas rápidas e encontrei esta pergunta do fórum: Moving Average no TSQL Há uma postagem que mostra uma subconsulta com uma data de âncora para ajudar a encontrar o offset de 1 e 2 dias. Aqui está o script que você pode usar para testar o resultado final do SQL Moving Average de 3 dias. Aqui está a consulta final. Aqui está a consulta que você usaria com o SQL Server 2012. Compartilhe isso:
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